1. 课程导入

当无人机从开阔的室外飞入厂房、仓库、隧道、地下停车场或灾后建筑内部时，最先失效的往往不是飞控，而是定位。室外飞行可以依赖GNSS（GPS、北斗等）获得米级甚至厘米级位置，但在室内，卫星信号被墙体、金属货架和屋顶严重遮挡，多径反射让伪距测量产生数米到数十米的偏差，无人机很快进入“位置不可信”的状态。此时若继续依赖惯性测量单元（IMU）递推，姿态和速度误差会随时间快速累积，几分钟内就可能漂移到无法安全悬停或避障的程度。因此，室内定位导航是无人机从“能飞”走向“能自主作业”的关键门槛。

一、室内定位导航的核心挑战

室内环境对定位系统提出了与室外完全不同的约束。可以把主要挑战归纳为以下四类：

• 信号遮挡与多径：混凝土墙、金属货架、玻璃幕墙会反射和吸收无线电波，导致测距值偏大或跳变，单一测距链路不可靠。
• 非视距（NLOS）误差：当无人机与基站之间没有直射路径时，信号只能绕射或反射到达，测距误差可达0.5～3米，直接污染位置解算。
• 高动态与姿态耦合：无人机飞行速度快、姿态变化剧烈，天线方向图和机体遮挡会改变信号强度，要求定位系统具备高刷新率与低延迟。
• 算力与功耗受限：机载计算平台通常为嵌入式处理器，不能运行过于庞大的优化算法，定位解算必须在毫秒级完成。

二、为什么选择UWB

超宽带（Ultra-Wideband，UWB）技术使用纳秒级窄脉冲，占用500MHz以上的带宽。相比Wi-Fi、蓝牙RSSI和超声波，UWB在室内定位中具有明显优势：

UWB的核心优势来自其物理特性：窄脉冲在时域上极短，多径分量在时间上可分辨，因此能通过首达路径检测抑制反射干扰；同时，UWB的测距基于飞行时间（ToF），而非信号强度，受环境衰减影响小。常用的测距方式包括单边双向测距（SS-TWR）和双边双向测距（DS-TWR），后者可抵消时钟偏移，适合多基站协同。

DS-TWR 测距基本流程：
1. 标签发送 Poll 帧，记录发送时间 t1
2. 基站接收 Poll，记录接收时间 t2
3. 基站发送 Response 帧，记录发送时间 t3
4. 标签接收 Response，记录接收时间 t4
5. 标签发送 Final 帧，记录发送时间 t5
6. 基站接收 Final，记录接收时间 t6
7. 计算飞行时间：
   Tprop = [(t4 - t1) - (t3 - t2) + (t6 - t3) - (t5 - t4)] / 4
   距离 = Tprop × 光速 c

三、从测距到定位：系统工作流程

UWB室内定位系统通常由标签（安装在无人机上）、基站（固定在室内四周或顶部）、同步与控制网络、定位解算单元和飞控接口组成。其数据流可以概括为：标签与多个基站完成测距，测距值送入定位算法，通过三边定位或最小二乘/扩展卡尔曼滤波解算位置，再与IMU、气压计、光流等融合，最终输出给飞控用于位置环控制。

四、典型应用场景与案例

以某自动化仓库的无人机巡检为例：仓库长80米、宽40米、高12米，内部有密集金属货架。若使用Wi-Fi定位，水平误差约5米，无人机无法稳定沿货架通道飞行；改用UWB后，在四角及中部布设6个基站，标签安装在无人机顶部，采用DS-TWR测距，刷新率50Hz。实测在视距区域水平误差小于0.2米，在货架遮挡区域通过EKF融合IMU后误差控制在0.5米以内，无人机可以完成沿通道自主巡检和定点悬停拍摄。

五、课程学习目标

1. 理解UWB室内定位的基本原理，掌握ToF、TWR、TDoA等关键概念。
2. 能够根据室内场景完成基站布设、坐标标定和时钟同步方案设计。
3. 掌握三边定位、最小二乘和扩展卡尔曼滤波在UWB定位中的应用。
4. 能够将UWB位置信息与IMU、气压计等融合，并接入无人机飞控。
5. 具备室内自主导航系统的调试、排障和精度评估能力。

室内定位导航不是单一技术的堆叠，而是“信号—算法—系统—飞行”的完整链路。UWB提供了高精度测距基础，但只有把基站布局、NLOS抑制、多源融合和飞控接口打通，无人机才能在室内真正实现稳定、可信的自主飞行。接下来的章节将从UWB信号与测距原理开始，逐步构建这套完整能力。